AI, 우주소재, 에너지 기술까지, 지금 제조업에 무슨 일이 벌어지고 있을까요?
미래 산업을 바꿀 혁신 기술들을 지금 만나러 가겠습니다.
AI로 구현하는 판재성형 공정의 실시간 지능형 관리

출처: 생기원, AI로 금속 판재성형 공정 관리 기술 개발…기업에 이전
한국생산기술연구원(생기원)은 금속 판재를 성형하는 과정에서 AI를 활용한 실시간 모니터링 및 예지 정비 기능이 포함된 통합
시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 판재의 강도를 예측하는 전자기 반응 기반 알고리즘, 금형의 하중을 분석해서 마모 상태를
예측하는 모듈, 그리고 레이저 센서를 통해 치수 불량을 감지하는 기술로 구성되어 있으며, 생산 라인을 멈추지 않고도 품질을
유지하도록 설계되었다고 합니다.
기술적 코멘트:
AI가 판재의 전자기 반응을 분석해 강도를 예측한다는 점은, 종전의 표본 검사 중심 방식에서 한 단계 도약한 접근입니다.
공정 중 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 바탕으로 예지 정비(Predictive Maintenance)를 구현한다는 점은 스마트 제조(Smart Manufacturing) 실현의 핵심축이 될 수 있습니다.
우주방사선 차폐용 고성능 BNNT 필름 기술

출처: 달 유인탐사 임무기간 2배 늘린다…우주방사선 막는 '방패' 개발
KIST‑KAIST 공동연구팀은 질화붕소 나노튜브( BNNT)를 고밀도로 배열한 필름 형태의 차폐소재를 선보였습니다. 이 필름은 기존 대비 우주방사선 차폐 효율이 약 15 % 향상되었고, 밀도는 3배, 중성자 차폐 성능은 3.7배 증가하였다고 합니다. 또한 유연성과 기계적 강도, 열전달 성능까지 확보되어, 달 유인 탐사 기간을 2배로 연장할 수 있는 가능성이 제시되었으며 항공·국방·원자력 분야에도 응용 가능성이 있습니다.
기술적 코멘트:
본 연구가 주목받는 이유는 BNNT를 정렬하고 분산을 제어하여 나노복합소재물성의 한계를 극복했다는 데 있습니다. 정렬도 향상과 안정적 분산 확보는 나노소재가 실제 응용소재로 전환되는 중요한 조건이며, 이 기술은 미래 우주 인프라 구축이나 방사선 대응소재 개발에 큰 기여를 할 수 있습니다.
미세 온도차로 전기를 만드는 유연 필름 열전기술

출처: 1.5도 온도차로 LED 전구 켜는 '필름 발전기' 나왔다
UNIST 연구팀은 약 1.5도 수준의 아주 작은 온도 차만으로도 LED를 점등할 수 있는 고성능 필름형 열전 발전기를 개발했습니다. 이 장치는 세계 최고 수준의 p형(49.5)·n형(32.2) 이온 열전소재를 기반으로 설계됐으며, 얇고 유연한 고분자 기반 구조로 착용형 기기나 곡면형 기기 적용에 적합합니다. 1도 온도차로 약 1.03V 전압을 생성하고, 2개월 이상 안정적인 성능을 유지했다고 합니다. 이는 에너지 자립형 전자기기 구현에 매우 적합한 기술입니다.
기술적 코멘트:
이 연구는 아주 작은 온도차에서도 고전압을 구현할 수 있음을 보여주는 대표적 사례입니다. 특히 유연성과 장기간 안정성이라는
두 마리 토끼를 잡았다는 점에서 웨어러블 기기나 자가발전형 IoT 센서 개발에 있어 실용적 가치를 높여줍니다.
강화된 화재안전 기준 대응 – 준불연 복합소재 기술

출처: 애경케미칼, 화재 안전성 높인 복합소재 ‘주목’
애경케미칼은 최근 화재안전 규제가 강화됨에 따라, 준불연 우레탄 패널과 초고성능 난연·내식 복합소재용 수지를 개발하여 FM 인증(4880·4881, 4910)을 획득했습니다. 우레탄 패널은 기존의 단열 성능을 유지하면서도 화재에 대한 안전성을 확보했고, 복합소재용 수지는 고온·고압·내화학 환경에도 견딜 수 있는 내열성과 내식성을 갖췄으며 반도체 및 산업 설비 분야 적용 가능성이 큽니다.
기술적 코멘트:
이 기술이 의미 있는 이유는 단열성과 난연성을 동시에 구현한 복합소재라는 점입니다. 또한 FM 인증을 기반으로 실제 산업 현장에서의 실증을 거쳤다는 점에서 화재 안전성이 엄격히 요구되는 환경에서 현실적으로 적용 가능한 기술이란 점이 돋보입니다.
AI 팩토리로 바뀌는 제조업의 새 패러다임

출처: [AI 팩토리①] 한국 제조업, AI로 체질 바꾼다
‘AI 팩토리’란 개발 단계부터 생산·유통·서비스까지 제조 전 과정에 AI를 내재화하고, 작업자의 개입을 최소화하는 자율생산 체계를 의미합니다. 기계와 로봇이 스스로 판단하여 움직이며, 기존 자동화 방식보다 생산성·품질·에너지 효율·안전성이 모두 향상될 수 있다고 기대됩니다. 하지만 국내 제조 현장에서는 아직 데이터 수집 단계에 머무르는 경우가 많으며, 정부는 데이터 파이프라인 구축 및 제조 AI 파운데이션 모델 개발 등을 추진 중입니다.
기술적 코멘트:
AI 팩토리는 단순 자동화를 넘어서 소프트웨어 중심의 자율제조 시스템으로 진화하는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 무엇보다 정제된 고품질의 제조 데이터 확보와 현장 조건에 최적화된 AI 모델 구현이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.
기술은 진화 중입니다. 제조업의 내일을 바꿀 혁신, 지금 주목하지 않으면 늦을지도 모릅니다.
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